Как создавать софт без программирования: мой опыт с Claude Code

Четыре месяца, 3 миллиарда токенов, 15 рабочих продуктов. Ни строчки кода я не написал сам.

Это не эксперимент в песочнице. Крипто-трейдер с автоматическими сделками, Telegram-бот для работы с GitHub, система видеозаписи под управлением AI - всё это работает в продакшене прямо сейчас.

Я никогда не стану программистом. Но я научился создавать программы.

Почему no-code оказался тупиком

В 2019 году я основал компанию по обучению no-code. Zapier, Airtable, Webflow - казалось, через пять лет все будут строить сложные системы без кода. Рынок был горячий, деньги текли рекой.

Я ошибся в одном. Эти инструменты остаются костылями для вспомогательных задач. Для настоящих продуктов нужен код. Точка.

Потом появился ChatGPT, и все решили - это просто калькулятор для текстов. Мощный, да. Но калькулятор.

Когда я начал работать с Claude Code через терминал, картина изменилась. Это партнёр, который берёт проект и завершает его, пока я наблюдаю за процессом.

Как выглядит работа в терминале

Никаких веб-интерфейсов. Только CLI. Процесс простой.

Сначала даю модели контекст - описываю задачу, кидаю ссылки на документацию. Потом переходим в режим планирования - вместе разбираем архитектуру, я задаю вопросы, уточняю детали. Затем запускаю Claude Code с высокой автономией и смотрю, как агент работает.

Важный момент: я не читаю весь код. Я читаю вывод агента. И через этот вывод понимаю, как устроен проект, где он может сломаться, что нужно переделать.

На тренингах для Alfa Bank я показываю именно этот подход. К концу второго дня команда уже запускает свои автоматизации через CLI. Без веб-интерфейсов, без drag-and-drop.

Что получилось создать

Telegram-бот для GitHub. Кидаю ссылку на репозиторий - бот помогает разобраться в чужом коде прямо с телефона. Раньше я тратил на это часы в браузере.

Крипто-трейдер. Описал свои правила: если X - продавай, если Y - покупай. Агент написал интеграцию с биржей. Система работает сама, я только смотрю результаты.

CLI для поддержки клиентов. Вместо веб-формы - команда в терминале. Так я разобрался, как вообще работают кастомные команды.

Видео-демо система. Даю промпт - агент открывает терминал, запускает команды, записывает экран, монтирует. Я не открываю видеоредактор вообще.

Ещё около 50 экспериментов. Большинство выбросил. И это нормально. Когда создаёшь быстро, не всё приживается. Зато то, что приживается - масштабируется.

Новый технический класс

"Vibe-coder" - так это называют. Термин мне не нравится. Он не отражает навык, который развивается. То же самое было с "no-code" - звучало как что-то для дилетантов, а на деле это был новый способ думать о решении проблем.

Сейчас происходит то же самое. Новый технический класс - люди, которые создают программы, хотя они не программисты.

Мы не пишем код с нуля, но понимаем его структуру. Не знаем синтаксис, но умеем давать агенту правильный контекст. Не можем отладить ошибку в коде, но можем объяснить агенту, что сломалось.

Это другой набор навыков. И первый из них - умение ясно говорить с машиной.

Как я учусь через ошибки

Раньше я думал, что ошибки в коде - это провал. Теперь знаю: ошибки - это пробелы в понимании системы.

Когда что-то ломается, я спрашиваю агента: "Почему это случилось? Что я не понял о том, как это работает?" И каждый раз понимаю чуть больше.

Я выучил Bash-команды. Год назад это была чёрная магия, теперь я создаю свои слэш-команды. Перестал использовать MCP в веб-интерфейсе - работаю с CLI-версиями инструментов: Supabase CLI, Vercel CLI, GitHub CLI.

Написал свои CLI для Linear и Gmail. Год назад это было невозможно. Теперь я прошу агента "напиши CLI, который делает X" - через час у меня рабочий инструмент.

Мой файл CLAUDE.md

Люди спрашивают про секрет. Секрет - в документе CLAUDE.md, который я создаю для каждого проекта.

Там записано: как должен работать агент в этом репозитории, какие команды использовать, как писать коммиты, какой GitHub-аккаунт брать, как тестировать код.

Я постоянно улучшаю этот документ. На новый проект беру шаблон, адаптирую под задачу, передаю агенту. Экономит сотни токенов на контекст.

Если хочу, чтобы агент объяснял проще - добавляю строку: "Объясняй так, чтобы понял человек без технического бэкграунда". Работает.

Три вещи, которые изменились

Первое. Я перестал выбирать между "сделаю сам" и "куплю готовое". Появился третий вариант: создам с агентом за четыре часа.

Второе. Перестал бояться неудачи. Раньше три недели уходило на планирование, прежде чем начать. Теперь запускаю проект и смотрю, что получится. Не получится - выброшу. Потеря четырёх часов против трёх недель планирования.

Третье. Понял, что ошибки в коде - это нормально. Опытные программисты ловят баги каждый день. Разница в том, что я ловлю их с помощью агента, а не сижу в отладчике четыре часа.

Почему это меняет бизнес

На одном из корпоративных тренингов команда маркетинга создала свой первый бот за два дня. Они не стали программистами. Но стали людьми, которые могут создавать программы.

Когда знаешь, что можешь написать CLI за четыре часа - перестаёшь терпеть неудобные процессы. Когда можешь попросить агента создать интеграцию с CRM - перестаёшь платить за дорогой SaaS.

Барьер между "заказываю разработку" и "создаю сам" почти исчез. Теперь это вопрос четырёх часов и умения описать проблему.

Что дальше

Новый технический класс - это люди, которые создают продукты без года учёбы. Учатся на практике. Думают о системах, а не о синтаксисе. Корректируют проект за день, а не за месяц.

Я не буду программистом в классическом смысле. И мне это больше не нужно. Я работаю с AI-агентом как с партнёром, и вместе мы создаём софт, который решает реальные проблемы.

Через два года это будет норма. Через пять лет люди будут удивляться, как мы раньше справлялись без этого.

Хотите попробовать - возьмите Claude Code, откройте терминал, дайте агенту первую задачу. Опишите, что нужно. Смотрите, что получится.